автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Модели и методы для разработки инструментальных программных средств поддержки выполнения проектов в распределенном информационном пространстве

«А. " *

X »л. % \ %

На правах рукописи -

БУРМИСТРОВ Даниил Игоревич

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ ВЫПОЛНЕНИЯ ПРОЕКТОВ В РАСПРЕДЕЛЕННОМ ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ

Специальность 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

АВТОРЕФЕРАТ

диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа 2005

Работа выполнена на кафедре вычислительной математики я кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета

Научный руководитель: доктор технических наук,

профессор ЮСУПОВА Нафиса Исламовна

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор КУЛИКОВ Геннадий Григорьевич

кандидат технических наук,

допент ИБАТУДЛИНА София Мухамедовна

Ведущее предприятие: Федеральное государственное унитарное пред-

приятие Башкирское производственное объединение «(Прогресс»

Защита состоится «_»_2005 г. в_часов на заседании диссертационного совета К-212.288.01 Уфимского государственного авиационного технического университета по адресу: 450000, Уфа-центр, ул. К. Маркса, 12, УГАТУ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Уфимского государственного авиационного технического университета.

Автореферат разослан «_»_2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета каид.физ.-мат.няук, доцент

Р.А. Гараев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Эффективность деятельности мультипроектной организации определяется соотнесением достигнутых результатов и задействованных ресурсов, в первую очередь, - интеллектуального потенциала, который выражается в компетенции исполнителей и проявляется в процессе их коммуникации.

Моделирование коллективной деятельности является наиболее сложно формализуемой проблемой. Здесь в неразрывном единстве должны учитываться не только формальная, но и содержательная стороны деятельности, поскольку применение ставших уже традиционными формальных подходов, основанных на ИСО 9000, SW С MM, РМВоК, Six Sigma и др., позволяют решить сформулированную проблему лишь до определенных пределов. В свою очередь, содержательная сторона творческой деятельности может условно быть поделена на креативную и коммуникативную составляющие.

Решению указанной проблемы посвящено большое количество работ как отечественных, так и зарубежных ученых Т. Бьюзен, Р. Хант, Э. Иордан, Ф. Брукс, Р. Томсет, В.А. Виттах, Ю.М. Плотинский, Э.В. Попов, В.Б. Тарасов, Д. А. Новиков, П.О. Скобелев. Отдельные достижения в предлагаемых подходах и методах являются известными, к сожалению, в основном в зарубежных исследованиях.

Вопросы, связанные с моделированием коммуникативных процессов, не имеют в настоящее время достаточного научно-методического обоснования. Поэтому разработка методологии и интеллектуальных технологий для поддержки коммуникативных процессов при выполнении комплексных проектов, является актуальной научной задачей.

Целью работы является разработка математического и алгоритмического обеспечения для проектирования инструментальных программных средств поддержки выполнения проектов.

Для достижения цели в работе решаются следующие задачи:

1. Разработка подхода к проектированию инструментальных программных средств для поддержки выполнения проектов в распределенной среде на основе моделирования коммуникативных процессов.

2. Разработка моделей и методов для проектирования инструментальных программных средств поддержки выполнения проектов в распределенном информационном пространстве.

3. Разработка алгоритмического обеспечения для реализации мультиагентно-го подхода при проектировании инструментальных программных средств.

4. Разработка инструментальных программных средств для поддержки выполнения проектов в распределенной среде и анализ эффективности предложенного подхода.

Методы исследований

В работе использовались методы системного анализа, принятия решений, имитационного моделирования, когнитивного моделирования, оптимизации, распределенного искусственного интеллекта, управления проектами.

На защиту выносятся следующие результаты исследований:

1. Комплексный подход к разработке инструментальных программных средств, включающий подход к поддержке выполнения проектов в распределенной среде на основе моделирования коммуникативных процессов, системно-когнитивный подход для поддержки выполнения проектов в распределенном информационном пространстве, мультиагентный подход к моделированию процесса формирования сетевой структуры муль-типроектной команды.

2. Разработанные модели и методы, которые являются основой при разработке инструментальных программных средств и включают системно-когнитивные модели жизненного цикла научной, образовательной и инновационной деятельности мультипроектной команды, метод формирования сетевой структуры мультипроектной команды, метод решения задачи о назначениях в мультипроектной команде по областям компетенции относительно задач, модели мультиагентной системы и ее агентов.

3. Алгоритмическое обеспечение мультиагентного моделирования коммуникативных процессов (обобщенный алгоритм формирования сетевой структуры в процессе выполнения графика работ по проекту, а также требования к реализации алгоритма, основанные на принципах самоорганизации, алгоритм поведения интеллектуального агента, алгоритм проведения вычислительного эксперимента).

4. Информационное и программное обеспечение инструментальных средств,

реализованных в виде рабочего прототипа интернет-комплекса поддержки выполнения проектов фундаментальных исследований сложных систем (прототип взаимодействия интеллектуальных агентов, экспертная система когнитивного моделирования сложных систем).

5. Результаты анализа эффективности предложенного подхода.

Научная новизна данной работы заключается в следующем:

1. Предложенный комплексный подход к разработке инструментальных программных средств поддержки выполнения проектов в распределенной информационной среде включает, в отличие от известных, моделирование коммуникативных процессов, что позволяет обеспечить эффективное поведение мультипроектной команды.

2. Разработанные новые модели и методы формирования сетевой структуры мультипроектной команды:

• системно-когнитивные модели жизненного цикла научной, образовательной и инновационной деятельности;

• метод формирования сетевой структуры;

• метод решения задачи о назначениях в мультипроектной команде по областям компетенции относительно задач;

• модели мультиагентной системы в целом и еб интеллектуальных агентов

составляют теоретическую основу для реализации предлагаемого подхода

в инструментальных программных средствах.

3. Разработанное алгоритмическое обеспечение:

• обобщенный алгоритм формирования сетевой структуры в процессе выполнения графика работ по проекту, а также требования к реализации алгоритма, основанные на принципах самоорганизации;

• алгоритм поведения интеллектуального агента;

• алгоритм проведения вычислительного эксперимента

обеспечивает мультиагентное моделирование коммуникативных процессов

при разработке инструментальных программных средств на основе предложенного подхода.

Практическая значимость и внедрение результатов

Практическую ценность имеют

1. Разработанное алгоритмическое обеспечение мультиагентного моделирования коммуникативных процессов составляет основу для разработки инструментальных программных средств поддержки выполнения проектов.

2. Разработанные инструментальные программные средства поддержки выполнения проектов дают основу для реализации предложенного подхода в мульти-проектных командах и анализа его эффективности.

3. Результаты проведенного вычислительного эксперимента подтверждают работоспособность и эффективность предложенного подхода.

Работа выполнена в рамках гранта РФФИ 03-07-90242 "Интернет-комплекс поддержки выполнения проектов фундаментальных исследований сложных систем с применением интеллектуальных технологий на базе экспертных систем" (2003-2005гг.), федеральной целевой программой "Интеграция науки и высшего образования Российской Федерации на 2002-2006 годы" (проект П0039), а также программой Минобразования РФ "Научное, научно-техническое, материально-техническое и информационное обеспечение создания системы образования" (2001г., проект 1.1.2.2.(240).208).

Внедрение результатов работа осуществлено в ФГУП БПО «Прогресс» - в процессе выполнения конструкторских проектов для повышения эффективности взаимодействия исполнителей, в НИЧ УГАТУ при выполнении научно-исследовательских и хоздоговорных работ, в т.ч. совместных с иностранными партнерами, а также в учебном процессе УГАТУ при выполнении магистерских, дипломных и курсовых работ. Результаты использования показывают повышение эффективности мультипроектной работы исполнителей при применении предложенного комплексного подхода, а также улучшение психологического климата за счет изменения корпоративной культуры организации.

Переход от традиционного подхода, основанного на жестком распределении задач по исполнителям, к регулярному перераспределению исполнителей по задачам позволяет осуществлять более гибкое разделение труда, за счет увеличения числа горизонтальных связей не менее чем в 2 раза, более полного (на 3040%) использования интеллектуального потенциала исполнителей и вовлечения их в процесс принятия решений. Это приводит к повышению производительности труда не менее чем на 20%, в том числе, за счет уменьшения временных затрат на непроизводственные коммуникации минимум в 2 раза и уменьшения времени на получение необходимой информации в 3-5 раз. В целом, это приводит к снижению сроков выполнения проектов и рисков нарушения договорных обязательств по ним на 20-30%.

Апробация работы

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на:

• 4-м, 6-м, 7-м Международных научных семинарах "Компьютерные науки и информационные технологии" (Греция, Патры, 2002г.; Венгрия, Будапешт, 2004г.; Россия, Уфа-Ассы, 2005г.);

• 8-ой Международной конференции "Технологии поддержки обучения" (Германия, Берлин, 2002г.);

• Международной научно-практической конференции "Составляющие научно-технического прогресса" (Россия, Тамбов, 2005г.);

• Всероссийской научно-практической конференции "Актуальные проблемы региональной экономики и образования" (Россия, Орел, 2005г.);

• Второй Всероссийской научно-технической конференции с международным участием "Мехатроника, автоматизация, управление" (Россия, Уфа, 2005г.).

Публикации

По теме диссертации опубликовано 13 научных работ, в том числе 10 печатных трудов в тематических сборниках и трудах научно-технических конференций российского и международного значения, 3 зарегистрированные программы для ЭВМ.

Автор благодарит канд.техн.наук, доцента кафедры ВМиК УГАТУ Попова Дениса Владимировича за консультации по вопросам когнитивного моделирования и разработки интеллектуальных систем, а также коллектив учебно-научной лаборатории кафедры ВМиК «Интеллектуальные технологии проектирования сложных систем».

Структура и объем работы

Работа состоит из введения, 4 глав, выводов, списка литературы из 125 наименований; содержит 150 страниц текста основного содержания, 57 рисунков, 22 таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации и приведена общая характеристика работы.

В первой главе проведен анализ основных проблем при проектировании инструментальных программных средств, возникающих в процессе управления мультипроектными командами в распределенном информационном пространстве.

Под распределенным информационным пространством в работе понимается неоднородная среда на основе компьютерных сетей, в которой обеспечиваются возможности информационного обмена между любыми ее пользователями вне зависимости от их текущей удаленности друг от друга. Под мупьтипроект-ной командой (МПК) понимается группа исполнителей, объединенных на основе участия в решении общих задач (проектов) в единую сетевую структуру, причем, каждый участник может быть исполнителем более чем в одном проекте. Под сетевой структурой МПК понимается динамичная организационная структура, в которой потенциально существуют связи между всеми участниками, и могут возникать временные иерархические и другие структуры, определяемые задачами, которые решаются командой.

Для эффективного выполнения проектов исполнителям необходимо справляться с проблемами, при успешном разрешении которых эффективность проектной работы в распределенной среде повышается:

• доступность релевантной информации;

• унифицированность представления информации;

• эффективность коммуникации участников.

Проблемы доступности и унифицированности представления информации в МПК снимаются построением единого информационного пространства и созданием единой онтологической базы данных и знаний.

В рамках данной работы рассмотрены существующие подходы, направленные на повышение эффективности коммуникативных процессов. Рассмотрены современные тенденции развития промышленных подходов к повышению эффективности проектной командной работы в организациях на примере известных промышленных компаний Harley Davidson, IBM, Motorola, General Electric и их применимость. Проведен анализ методов имитационного моделирования коммуникативных процессов. Рассмотрены известные инструментальные программные средства поддержки выполнения проектов и их возможности.

Вопросам достижения результативности и эффективности деятельности посвящено много исследований. Это проектные, процессные и инновационные подходы, основные из которых представлены в таблице. В них, в основном, внимание уделяется формальной, а не содержательной стороне деятельности.

Проведенный анализ позволил сформулировать задачи разработки математического и алгоритмического обеспечения для повышения эффективности коммуникативных процессов в МПК, на основе использования инструментальных программных средств.

Таблица

Известные подходы к повышению эффективности коммуникативных процессов

Промышленные подхода« к повышению эффективности проектной командной работы в организациях

Методы имитационного моделирования коммуникативных процессов

Известные программные средства поддержки выполнения проектов

Реализации систем распределенного искусственного интеллекта

Исследования отечественных и зарубежных ученых

•Теории управления проектами (РМВоК) •Системы менеджмента качества (ISO 9001, SW СММ) •Методология "Six Sigma" (Motorola, General Electric)

• ТУРБО -технологии и методология интеллектуальных производств •Управление корпоративными знаниями

• Самообучающаяся организация (Harley Davidson, ШМ)

•Инструментарий системной динамики •Инструментарий дискретно-событийного моделирования

•Инструментарий муль-тиагентного моделирования

•Microsoft Project

•Spider Project

•Symantec

Time-Line

•Project Expert

•SCADA-

системы

•Система

ПЛАПС

•Primavera

•Роботы с коллективным режимом поведения •«Лига СНГ» •Проект Microsoft «Террариум» •Программные модели роботов с индивидуальным поведением •Мультиагентная платформа «Magenta» • Интеллектуальные боты, основанные на технологии A.L.I.C.E.

Т. Бьюзен

Р. Хант

Э. Иордан

Ф. Брукс

Р. Томсет

В.А.

Виттих,

Ю.М.

Плотин-

ский

Э.В.

Попов

В.Б.

Тарасов

Д-А.

Новиков

ПО.

Скобелев

Содержательная сторона деятельности МПК может условно быть поделена на креативную и коммуникативную составляющие, вопросы моделирования которых не имеют в настоящее время достаточного научно-методического обоснования. В данной работе для моделирования креативных процессов используется системно-когнитивный подход, коммуникативных процессов - мультиагентный.

Во второй главе предлагается комплексный подход к разработке инструментальных программных средств поддержки выполнения проектов. Планируется разработка математического и программного обеспечения для достижения двух взаимосвязанных подзадач.

Во-первых, это (подзадача анализа) формализация действующих правил поведения (коммуникации), как элементов общей (корпоративной) культуры МПК, с целью наиболее достоверного воспроизведения на имитационной модели (ее самообучения) реально достигнутых результатов (закрепления опыта решения задач), рис. 1, блок 6.

Здесь необходима разработка модели представления слабо структурированных данных и знаний для когнитивного, структурного и функционального описания коммуникативных процессов, специфицирование требований к систе-

ме и формирование логической структуры хранилища данных и знаний, разработка программного обеспечения для когнитивного моделирования коммуникативных процессов.

т

Рекомендации (обратная связь

контура I)

ИГ Сй^^уяьтурнью корторетижые правив

_—*-£—ьор»1 / поведения

Формирование ^

правил поведения работников

т

Эффективность I

Процессы самоорганизации

Извлечение знаний

Технология системно-когнитивного анализа

/

—

Модель ксрлоратфнъ« правил

Методжа .проведен чя / социалы- з -7 экономического

экспврим «га

■А пуальная л хбпематика

Адаптивное целепалагание

Эффективность II

/метап| / (обрат

Настройка I базы знаний I

Коррекпдовочные

равила (обратная связь контура II)

Формализованный опыт и знания

ч

ч'чМе)внизм самообучения

Методика проведения ; вычислительного

ИГПСрИМРНТЛ

«юдепч»ование

Рис. 1. Модель корректировки правил поведения в МПК

Во-вторых, это (подзадача синтеза) формирование рекомендаций для корректировки действующих правил коммуникации с целью перехода на более эффективный уровень взаимодействия исполнителей в рамках их совместной деятельности (проактивное планирование). Ключевым процессом здесь является блок так называемого «адаптивного целеполагания» по результатам выполнения указанных подзадач, для чего и необходима реализация системы распределенного искусственного интеллекта, направленной на оптимизацию функционала -набора правил поведения исполни гелей, рис. 1, блок 4.

В работе предлагается на начальном этапе проводить процедуру системно-когнитивного анализа, в частности, построения конфайнмент-моделей - когнитивных моделей специального вида, для выявления существенных факторов и процессов, определяющих достижение цели проекта. Специальный вид модели, а также стратегия ее построения (включая наиболее эффективный групповой (игросисхемный) вариант) позволяют эффективно обнаруживать закономерности и выявлять аналогии в факторах и процессах, протекающих при выполнении различных проектов. На рис.2 представлен алгоритм процесса формирования сетевой структуры.

Для автоматизации этого этапа деятельности, в данной работе предлагается подход, основанный на создании единой онтологической базы данных и знаний и разработке экспертной системы над ней. Для формализации оперативного распределения решаемых задач между отдельными исполнителями и их группами

(построения сетевой структуры МГГК) в данной работе предлагается использовать репутационное профилирование исполнителей и задач - способ взаимного оперативного оценивания профессиональных, коммуникативных и личностных характеристик исполнителей относительно задач, стоящих перед МГПС.

►НАЧАЛО

Списокз

Переход к следуюиуей контрольной точке (момент времени 4

Список

/ Формирование списка актуальных I задач для момента времени I

Актуальный список

/ Формирование приоритетного списка \ I актуальных задач каждым работником )

рабспмюв

Решение задачи формфованш сетевой структуры

Сетевая| структура

[Все задачи решены].

)

Рис. 2. Алгоритм процесса формирования сетевой структуры МПК

В третьей главе, на основе мультиагенгаого подхода, разрабатываются модели и алгоритмы поведения исполнителей МПК. Раскрывается процесс формирования сетевой структуры МПК.

Ставится задача сформировать сетевую структуру МПК, соответствующую входящему проекту А, на основе принципов самоорганизации. Она сводится к задаче распределения свободных исполнителей по актуальным задачам на каждом такте времени /.

Пусть в* = ,. .,5^} - множество задач. Исполнителями по задачам могут выступать как участники МПК Э1» так и группы в'1. В дальнейшем будет рассматриваться общее множество исполнителей 5' = я'1 и .

Пусть у - числовая характеристика, описывающая отдельный аспект задачи, уе[0,1]. Например, это могут быть особенности нервной системы, профессиональные навыки, коммуникативные предпочтения и т.д. Профиль задачи -это вектор, состоящий из выбранных характеристик:

Г(5])=(у^).у^).....у^))= (1)

Профиль исполнителя имеет такую же структуру, что и профиль задач:

т<з!)=буД'Лу/Я/А. , г=й (2)

где р - число рассматриваемых характеристик, т < п

На входе: У - профили исполнителей; Т1 - профили задач;

✓ - выделенные материальные ресурсы на решение каждой задачи; г1 - ресурсы, потребляемые каждым работником; С(5,') - коэффициенты синергии между исполнителями, С(5,') € [0;2]. Тогда предлагается следующее:

1. Составляется матрица В (п *т) приоритетности задач для исполнителей,

т

причем 2Л=1,где 052», <1. (3)

м

При этом за приоритетность задачи для группы исполнителей берется минимум из коэффициентов приоритетности каждого исполнителя, вошедшего в данную группу.

2. Вводится /(У^),!^,')) - функция расстояния от 5* до 5/:

л(5/))г, (4)

3. Вводится матрица X (п*т), в которой хя =1, если /-ый исполнитель назначен на у'-ую задачу, и хя =0, в обратном случае. Каждая матрица X представляет собой вариант распределения задач по исполнителям.

4. Вводятся следующие ограничения:

(5)

где - ресурсы, выделенные на у'-ую задачу, т? - ресурсы, потребляемые г-ым исполнителем (суммарный ресурс, потребляемый распределенными на задачу исполнителями, не должен превышать ресурса, выделенного на ее решение);

(5/ ), * = \Гр, 7=1Я ¿ = 1Я (6)

(исполнитель должен обладать всеми качествами, требуемыми для решения задачи).

5. Целевая функция распределения задач по исполнителям на такте времени г имеет вид:

(7)

6. Общая эффективность формирования сетевой структуры может быть подсчитана по формуле:

Я£ = ЕД О, (8)

(=1

где Т- время (в тактах), затраченное на выполнение всех задач по проекту А.

Для решения поставленной задачи предложен обобщенный алгоритм, позволяющий распределить задачи между исполнителями и, тем самым, сформировать сетевую структуру МПК. Анализ алгоритма показал, что, при последова-

тельной (однопроцессорной) реализации, порядок его временной сложности является полиномиальным. Он сопоставим с порядком временной сложности классического решения задачи о назначениях венгерским методом целочисленного линейного программирования.

Для реализации алгоритма выбран мультиагентный подход, наиболее полно учитывающий его особенности, проявляющиеся в естественном параллелизме шагов, относящихся к действиям отдельных исполнителей. В нем поведение исполнителя моделируется с помощью специального интеллектуального агента, который взаимодействует с такими же агентами на основе заложенных в нем правил поведения.

Сформулированы требования к реализации алгоритма, основанные на принципах самоорганизации: формализуются правила поведения не всей системы в целом, а каждого ее элемента в отдельности, функционирующего независимо и одновременно (параллельно) с другими элементами; поддерживаются субъект-субъектные системные отношения, каждый элемент является активным и может взаимодействовать со всеми остальными; обеспечивается кооперативное поведение элементов системы; обеспечивается доступ к любой информации в системе только через коммуникацию между ее элементами (наличие распределенной базы данных и знаний).

Алгоритм поведения интеллектуального агента при формировании сетевой структуры представлен на рис.3. Агент-исполнитель получает и анализирует доступные ему задачи. Затем определяет для себя перечень задач, наиболее соответствующих его профилю. Т.к. таких задач может быть несколько, то агент размещает заявки в каждой подходящей ему задаче. Задача инициирует проведение аукциона, в результате которого определяется так называемый исполнитель-победитель, т. е. тот, кто будет решать данную задачу. Соответственно, агенту высылается извещение о том, что его заявка подтверждена, а остальные заявки аннулируются.

Из поступившего списка задач формируется приоритетный список по актуальным задачам. Одновременно с формированием этого списка задач происходит репутационное голосование, результатом которого являются новые профили работников. После этого исполнители подают заявку(и) по личному приоритетному списку задач, а затем проверяется поступление приглашения на совещание по задаче. В случае присутствия заявки выбирается приглашение с наибольшей личной перспективой, но, если нет выбранного приглашения, то, как и в случае отсутствия заявки выбирается заявка и отправляется приглашение на участие в совещании по задаче. Далее проводится совещание, на котором и определяется, кому достанется задача и/или есть ли еще нерассмотренные заявки. В случае нахождения нерассмотренных поданных заявок и неполучения агентом задачи, начинается снова проверка поступления приглашения на совещание по задаче. В обратном случае, отзываются все заявки, и работа заканчивается.

•начало

Участвуем в репутационном голосовании

Список мйач

Формируем приоритетный список актуальных задач

Профили работников

приоритетный список задач

г Подаем заявки по личному приоритетному списку задач

Проверяем, поступили ли приглашения иа совещание по задача

[ Приглашений нет J.

[Есть приглашения]

Из списка заявок выбираем заявку

/' Выбираем приглашение с наибольшей личной перспективой

Заявка

[Нет выбранного - приглашения]

[ Есть выбранное пригпаиннм ]

[ Задача досталась ие нам и естьеще I не рассмотренные поданные заявки ]

Отравляем приглашения на участие в совещании по задаче

Ждем приглашенных время ^ожидания)

Совещание

Опываем все заявки

1

«конщ

[ Задача наша или нерассмотренных заявок больше нет]

Рис. 3. Алгоритм поведения интеллектуального агента

Четвертая глава посвящена разработке инструментальных программных средств и анализу эффективности предложенного комплексного подхода. Муль-тиагентная система формирования сетевой структуры организации является частью интернет-комплекса поддержки выполнения проектов (рис. 4). Она базируется на платформе .NET и Web-службах.

Мультиагентная система формируется из агентов, находящихся на разных уровнях представления и на их пересечениях, часть агентов реализует пользовательский интерфейс и бизнес логику, другая часть - только бизнес логику, третья часть - бизнес логику и доступ к данным. Агенты-задачи генерируются системой в соответствии с сетевым графиком проекта, описанным в Microsoft Project, при этом данные о проекте, необходимые для работы модели, извлекаются непосредственно из базы данных Microsoft Project. Также, для поиска и генерации агентов, используется каталог UDDI на сервере Windows 2003 Server. На уровне информационной модели осуществляется интеграция с базой данных Microsoft Project 2003 Server. За работу с базой данных Microsoft Project 2003 Server отвечают отдельные агенты - Web-сервисы доступа к данным.

^-Wab brwaer-

wmdo«w 2003 Servar,

Уровень представления /Presentation Layer

Уровень бизнес логики /Business Logic Layer

Уровень доступа к данным /Data Access Layer

Рис. 4. Архитектура интернет-комплекса поддержки выполнения проектов

Для предварительной оценки эффективности предложенного подхода разработан модуль имитационного моделирования на тестовых примерах, реализующий алгоритм проведения вычислительного эксперимента (рис. 5).

Анализ результатов вычислительного эксперимента показал, что мультиа-гентный алгоритм обладает естественным параллелизмом, в результате чего, при многопроцессорной реализации, порядок его временной сложности является линейным по отношению к количеству решаемых задач при формировании сетевой структуры мультипросктной команды. На рассмотренных примерах это привело к повышению быстродействия в 2-3 раза. Кроме того, классический метод в ситуации, когда каждый исполнитель по своим характеристикам может решить любую из задач, дает оптимальное решение, которое дает улучшение эффекта распределения; в случае, когда не хватает квалифицированных исполни гелей на решение всех задач, предложенный метод дает лучшие результаты; он больше отражает реальность, позволяя системе адаптироваться к изменению внешних условий через возможность переоценки профиля исполнителей на каждом такте времени выполнения проекта.

►НАЧАЛО

Параметры: Т- общее время проекта,]М - общее количество задач

} т<=М

Генерация сетевого графика

Сетевой график

Формирование сетевой структуры I - \ ч методом, основанным на самоорганизации ' "

-^Г"-________

Формирование сетевой структуры II ■ традиционным методом

Сетевая структура I

Сетевая структура II

Эффективность I Эффективность II \

Расчет

ч

. . _ . , Сравнение /"Расчет

эффективности --^ ^тадов ;<-{ эффективности II

1ВН0СГИ методов Ф КОНЕЦ

Рис. 5. Алгоритм проведения вычислительного эксперимента

Результаты оценки эффективности подхода по результатам вычислительного эксперимента позволяют сформулировать рекомендации по его распространению в организациях и учреждениях при осуществлении научной, образовательной и инновационной деятельности.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Разработан комплексный подход к разработке инструментальных программных средств поддержки выполнения проектов, на основе предложенных:

• базового подхода к поддержке выполнения проектов в распределенной среде на основе моделирования коммуникативных процессов;

• системно-когнитивного подхода для поддержки выполнения проектов в распределенном информационном пространстве;

• мультиагентного подхода к моделированию процесса формирования сетевой структуры мультипроектных команд,

которые позволяют повысить эффективность выполнения проектов в распределенной среде на основе моделирования коммуникативных процессов. 2. Разработаны модели и методы:

• системно-когнитивные модели жизненного цикла научной, образовательной и инновационной деятельности мультипроектной команды;

• метод формирования сетевой структуры мультипроектной команды;

• метод решения задачи о назначениях в мультипроектной команде по областям компетенции относительно задач;

• модели мультиагентной системы в целом и её интеллектуальных агентов,

которые являются основой при разработке инструментальных программных средств поддержки выполнения проектов в распределенном информационном пространстве.

3. Разработаны алгоритмы:

• обобщенный алгоритм формирования сетевой структуры в процессе выполнения графика работ по проекту, а также требования к реализации алгоритма, основанные на принципах самоорганизации;

• алгоритм поведения интеллектуального агента,

которые обеспечивают мультиагентное моделирование коммуникативных процессов в мультипроектных командах.

4. Разработаны инструментальные программные средства, реализованные в виде рабочего прототипа интернет-комплекса поддержки выполнения проектов фундаментальных исследований сложных систем, в том числе:

• модели мультиагентной системы в целом и её интеллектуальных агентов;

• прототип взаимодействия интеллектуальных агентов;

• экспертная система когнитивного моделирования сложных систем, которые показывают работоспособность предложенного подхода и позволяют провести компьютерное моделирование коммуникативных процессов, протекающих в мультипроектных командах.

5. На основе проведенного анализа предложенного алгоритма установлено, что, при последовательной (однопроцессорной) реализации, порядок его временной сложности является полиномиальным. Он сопоставим с порядком временной сложности классического решения задачи о назначениях венгерским методом целочисленного линейного программирования. Однако, предложенный алгоритм обладает естественным параллелизмом, в результате чего, при многопроцессорной реализации, порядок его временной сложности является линейным по отношению к количеству решаемых задач при формировании сетевой структуры мультипроектной команды. На рассмотренных примерах это привело к повышению быстродействия алгоритма формирование сетевой структуры МПК в 2-3 раза.

6. Внедрение результатов работы осуществлено в ФГУП БПО «Прогресс» - в процессе выполнения конструкторских проектов для повышения эффективности взаимодействия исполнителей, в НИЧ УГАТУ при выполнении научно-исследовательских и хоздоговорных работ, в т.ч. совместных с иностранными партнерами, а также в учебном процессе УГАТУ при выполнении магистерских, дипломных и курсовых работ. Результаты использования показывают повышение эффективности мультипроектной работы исполнителей при применении предложенного комплексного подхода: повышение производительности труда более чем на 20%, уменьшение временных затрат на непроизводственные ком-

муникации минимум в 2 раза; уменьшение времени на получение необходимой информации в 3-5 раз; снижение сроков выполнения проектов и рисков нарушения договорных обязательств по ним на 20-30%.

Основное содержание работы опубликовано в следующих работах:

1. Д.В. Попов, Д.И. Бурмистров, М.А. Тихов. О программном обеспечении систем управления научно-исследовательскими проектами / Принятие решений в условиях неопределенности: Межвузовский научный сборник. Выпуск 1. -Уфа: Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т, 2004. -С. 47-52.

2. Юсупова Н.И., Попов Д.В., Ризванов Д.А., Бурмистров Д.И., Тихов М.А. Когнитивное моделирование процесса разработки интернет-комплекса поддержки выполнения научно-исследовательских проектов // Материалы 6-ой Международной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (CSIT'2004). -Будапешт, Венгрия, 2004. Т.2. -С. 179-181. (на английском языке)

3. Юсупова Н.И., Попов Д.В., Ризванов Д.А., Тихов М.А., Бурмистров Д.И. Подход к генерации отчетов по результатам научно-исследовательских работ // Материалы 6-ой Международной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (CSIT'2004). -Будапешт, Венгрия, 2004. Т.2. -С 197201. (на английском языке)

4. Попов Д.В., Ризванов Д.А., Юсупова Н.И., Бурмистров Д.И., Тихов М.А. Системно-когнитивный подход к автоматизации научных исследований / Составляющие научно-технического прогресса: Сборник материалов Международной научно-практической конференции. -Тамбов: Першина, 2005. -С. 159-165.

5. Попов Д.В., Ризванов ДА., Бажин Д.Н., Юсупова Н.И., Бурмистров Д.И. Системно-когнитивная технология обеспечения качества дипломного проектирования математиков-программистов / Актуальные проблемы региональной экономики и образования: Материалы Всероссийской научно-практической конференции. -Орел: ГОУ ВПО «Орловский государственный университет», 2005. -С. 293-299.

6. Попов Д.В., Ризванов Д.А., Бажин Д.Н., Бурмистров Д.И., Тихов М.А Когнитивное моделирование жизненного цикла научно-исследовательской работы // Материалы 7-ой Международной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (CSIT'2005). -Уфа-Ассы, Россия, 2005. Т.З. -С. 35-40. (на английском языке)

7. Тихов М.А., Попов Д.В., Бурмистров Д.И. Архитектура мультиагентной системы формирования сетевой структуры самообучающейся организации на базе сервисов .NET // Материалы 7-ой Международной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (CSIT'2005). -Уфа-Ассы, Россия, 2005. Т.З. -С. 303-307. (на английском языке)

8. Юсупова Н.И., Попов Д.В., Ризванов Д.А., Бурмистров Д.И. Конфайн-мент-модель управления жизненным циклом научного исследования / Материалы Второй Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Мехатроника, автоматизация, управление» МАУ'2005. -Уфа, 2005. -С. 78-83.

9. Бурмистров Д.И., Попов Д.В., Ризванов Д.А., Габдулхакова А.Р., Сабирь-янова Г.Р. О технологии самоорганизации команды менеджмента проекта / Принятие решений в условиях неопределенности: Межвузовский научный сборник. -Уфа: Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т, 2005. -С. 24-33.

10. Бурмистров Д.И., Попов Д.В., Ризванов Д.А., Богданова Д.Р., Тихов М.А. О моделировании процессов самоорганизации в мультиагентных системах / Принятие решений в условиях неопределенности: Межвузовский научный сборник. -Уфа: Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т, 2005. -С. 79-85.

11. Программа для ЭВМ: Веб-интерфейс к системе управления проектами Microsoft Project 2003 / Д.В. Попов, ДА. Ризванов, Д.И. Бурмистров и др. Per. № 50200500304 // ВНТИЦ. -М., 2005.

12. Программа для ЭВМ: Обозреватель конфайнмент-моделей «ConfEx-plorer». Версия 1.0 / Д.В. Попов, И.А. Зябкин, Д.И. Бурмистров и др. Per. № 50200500314 // ВНТИЦ. -М., 2005.

13. Программа для ЭВМ: Рабочий прототип интернет-комплекса поддержки выполнения проектов фундаментальных исследований сложных систем / Н.И. Юсупова, Д.В. Попов, Д.И. Бурмистров и др. Per. № 50200500857 // ВНТИЦ. -М., 2005.

Диссертант

Д.И. Бурмистров

Бурмистров Даниил Игоревич

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ ВЫПОЛНЕНИЯ ПРОЕКТОВ В РАСПРЕДЕЛЕННОМ ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ

Специальность 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 17.11.2005. Формат 60x84 1/16 Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times. Усл. печ. л. 1,0. Уч.-изд. л. 0,9. Тираж 100 экз. Заказ № 514

Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12

РНБ Русский фонд

2006-4 27698

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ МЕТОДОЛОГИИ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ КОММУНИКАТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ КОМПЛЕКСНЫХ ПРОЕКТОВ В РАСПРЕДЕЛЕННОМ ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ.

1.1. Анализ основных проблем управления мультипроектными командами в распределенной среде.

1.2. Анализ известных подходов, направленных на повышение эффективности коммуникативных процессов.

1.3. Анализ применимости методов регулярного менеджмента к повышению эффективности проектной командной работы в организациях.

1.4. Анализ методов имитационного моделирования коммуникативных процессов.

1.5. Анализ известных инструментальных программных средств поддержки выполнения проектов.

1.6. Анализ реализаций систем распределенного искусственного интеллекта.

1.7. Постановка задачи исследования.

2. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПТУАЛЬНЫХ ОСНОВ ПОДДЕРЖКИ ВЫПОЛНЕНИЯ ПРОЕКТОВ В РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СРЕДЕ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ КОММУНИКАТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ.

2.1. Разработка базового подхода.

2.2. Применение системно-когнитивного подхода для поддержки выполнения проектов в распределенном информационном пространстве.

2.3. Применение подхода к моделированию информационного сообщества на основе репутационного механизма.

2.4. Выводы по главе.

3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ МУЛЬТИАГЕНТНОГО ПОДХОДА ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ ПОВЕДЕНИЯ ИСПОЛНИТЕЛЕЙ ПРОЕКТА. 94 3.1. Разработка модели процесса формирования сетевой структуры мультипроектной команды.

3.2. Разработка алгоритмического обеспечения для реализации предложенного подхода.

3.2.1. Разработка обобщенного алгоритма формирования сетевой структуры в процессе выполнения графика работ по проекту.

3.2.2. Формулировка требований к реализации алгоритма, основанных на принципах самоорганизации.

3.2.3. Разработка алгоритма поведения интеллектуального агента.

3.2.4. Анализ вычислительной сложности алгоритма.

3.2.5. Разработка алгоритма проведения вычислительного эксперимента для анализа эффективности алгоритма формирования сетевой структуры.

3.3. Выводы по главе.

4. РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ И АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДЛОЖЕННОГО ПОДХОДА НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ.

4.1. Разработка инструментальных программных средств для поддержки выполнения проектов в распределенной среде.

4.1.1. Архитектура мультиагентной системы на базе сервисов .NET.

4.1.2. Объектная модель агента.

4.1.3. Место мультиагентной системы в интернет-комплексе поддержки выполнения проектов.

4.1.4. Разработка экспертной системы когнитивного моделирования сложных систем.

4.1.5. Разработка системы моделирования информационного сообщества на основе репутационного механизма.

4.2. Оценка эффективности предложенного подхода по результатам вычислительного эксперимента на тестовых примерах.

4.2.1. Методика проведения вычислительного эксперимента для анализа эффективности предлагаемого метода в сравнении с классическим решением задачи о назначениях.

4.2.2. Сравнение работы алгоритмов в случае дефицита квалифицированных исполнителей.:.

4.2.3. Сравнение работы алгоритмов в случае, когда каждый исполнитель по своим характеристикам способен выполнять любую из предложенных задач.

4.2.4. Анализ результатов эксперимента и интерпретации применимости предлагаемого метода в условиях неопределенности

4.3. Выводы по главе.

Эффективность деятельности мультипроектной организации определяется соотнесением достигнутых результатов и задействованных ресурсов, в первую очередь, - интеллектуального потенциала, который выражается в компетенции исполнителей и проявляется в процессе их коммуникации.

Моделирование коллективной деятельности является наиболее сложно формализуемой проблемой. Здесь в неразрывном единстве должны учитываться не только формальная, но и содержательная стороны деятельности, поскольку применение ставших уже традиционными формальных подходов, основанных на ИСО 9000, SW СММ, РМВоК, Six Sigma и др., позволяют решить сформулированную проблему лишь до определенных пределов. В свою очередь, содержательная сторона творческой деятельности может условно быть поделена на креативную и коммуникативную составляющие.

Решению указанной проблемы посвящено большое количество работ как отечественных, так и зарубежных ученых Т. Бьюзен, Р. Хант, Э. Иордан, Ф. Брукс, Р. Томсет, В.А. Виттих, Ю.М. Плотинский, Э.В. Попов, В.Б. Тарасов, Д.А. Новиков, П.О. Скобелев. Отдельные достижения в предлагаемых подходах и методах являются известными, к сожалению, в основном в зарубежных исследованиях.

Вопросы, связанные с моделированием коммуникативных процессов, не имеют в настоящее время достаточного научно-методического обоснования. Поэтому разработка методологии и интеллектуальных технологий для поддержки коммуникативных процессов при выполнении комплексных проектов, является актуальной научной задачей.

Целью работы является разработка математического и алгоритмического обеспечения для проектирования инструментальных программных средств поддержки выполнения проектов.

Для достижения цели в работе решаются следующие задачи: 1. Разработка подхода к проектированию инструментальных программных средств для поддержки выполнения проектов в распределенной среде на основе моделирования коммуникативных процессов.

2. Разработка моделей и методов для проектирования инструментальных программных средств поддержки выполнения проектов в распределенном информационном пространстве.

3. Разработка алгоритмического обеспечения для реализации мультиа-гентного подхода при проектировании инструментальных программных средств.

4. Разработка инструментальных программных средств для поддержки выполнения проектов в распределенной среде и анализ эффективности предложенного подхода.

Методы исследований

В работе использовались методы системного анализа, принятия решений, имитационного моделирования, когнитивного моделирования, оптимизации, распределенного искусственного интеллекта, управления проектами.

На защиту выносятся следующие результаты исследований:

1. Комплексный подход к разработке инструментальных программных средств, включающий подход к поддержке выполнения проектов в распределенной среде на основе моделирования коммуникативных процессов, системно-когнитивный подход для поддержки выполнения проектов в распределенном информационном пространстве, мультиагентный подход к моделированию процесса формирования сетевой структуры мультипроектной команды.

2. Разработанные модели и методы, которые являются основой при разработке инструментальных программных средств и включают системно-когнитивные модели жизненного цикла научной, образовательной и инновационной деятельности мультипроектной команды, метод формирования сетевой структуры мультипроектной команды, метод решения задачи о назначениях в мультипроектной команде по областям компетенции относительно задач, модели мультиагентной системы и её агентов.

3. Алгоритмическое обеспечение мультиагентного моделирования коммуникативных процессов (обобщенный алгоритм формирования сетевой структуры в процессе выполнения графика работ по проекту, а также требования к реализации алгоритма, основанные на принципах самоорганизации, алгоритм поведения интеллектуального агента, алгоритм проведения вычислительного эксперимента).

4. Информационное и программное обеспечение инструментальных средств, реализованных в виде рабочего прототипа интернет-комплекса поддержки выполнения проектов фундаментальных исследований сложных систем (прототип взаимодействия интеллектуальных агентов, экспертная система когнитивного моделирования сложных систем).

5. Результаты анализа эффективности предложенного подхода.

Научная новизна данной работы заключается в следующем:

1. Предложенный комплексный подход к разработке инструментальных программных средств поддержки выполнения проектов в распределенной информационной среде включает, в отличие от известных, моделирование коммуникативных процессов, что позволяет обеспечить эффективное поведение мультипроектной команды.

2. Разработанные новые модели и методы формирования сетевой структуры мультипроектной команды:

• системно-когнитивные модели жизненного цикла научной, образовательной и инновационной деятельности;

• метод формирования сетевой структуры;

• метод решения задачи о назначениях в мультипроектной команде по областям компетенции относительно задач;

• модели мультиагентной системы в целом и её интеллектуальных агентов составляют теоретическую основу для реализации предлагаемого подхода в инструментальных программных средствах.

3. Разработанное алгоритмическое обеспечение:

• обобщенный алгоритм формирования сетевой структуры в процессе выполнения графика работ по проекту, а также требования к реализации алгоритма, основанные на принципах самоорганизации;

• алгоритм поведения интеллектуального агента;

• алгоритм проведения вычислительного эксперимента обеспечивает мультиагентное моделирование коммуникативных процессов при разработке инструментальных программных средств на основе предложенного подхода.

Практическая значимость и внедрение результатов

Практическую ценность имеют:

1. Разработанное алгоритмическое обеспечение мультиагентного моделирования коммуникативных процессов составляет основу для разработки инструментальных программных средств поддержки выполнения проектов.

2. Разработанные инструментальные программные средства поддержки выполнения проектов дают основу для реализации предложенного подхода в мультипроектных командах и анализа его эффективности.

3. Результаты проведенного вычислительного эксперимента подтверждают работоспособность и эффективность предложенного подхода.

Работа выполнена в рамках гранта РФФИ 03-07-90242-в "Интернет-комплекс поддержки выполнения проектов фундаментальных исследований сложных систем с применением интеллектуальных технологий на базе экспертных систем" (2003-2005гг.), федеральной целевой программой "Интеграция науки и высшего образования Российской Федерации на 20022006 годы" (проект П0039), а также программой Минобразования РФ "Научное, научно-техническое, материально-техническое и информационное обеспечение создания системы образования" (2001г., проект 1.1.2.2.(240).208).

Внедрение результатов работы осуществлено в ФГУП БПО «Прогресс» - в процессе выполнения конструкторских проектов для повышения эффективности взаимодействия исполнителей, в НИЧ УГАТУ при выполнении научно-исследовательских и хоздоговорных работ, в т.ч. совместных с иностранными партнерами, а также в учебном процессе УГАТУ при выполнении магистерских, дипломных и курсовых работ. Результаты использования показывают повышение эффективности мультипроектной работы исполнителей при применении предложенного комплексного подхода, а также улучшение психологического климата за счет изменения корпоративной культуры организации.

Переход от традиционного подхода, основанного на жестком распределении задач по исполнителям, к регулярному перераспределению исполнителей по задачам позволяет осуществлять более гибкое разделение труда, за счет увеличения числа горизонтальных связей не менее чем в 2 раза, более полного (на 30-40%) использования интеллектуального потенциала исполнителей и вовлечения их в процесс принятия решений. Это приводит к повышению производительности труда не менее чем на 20%, в том числе, за счет уменьшения временных затрат на непроизводственные коммуникации минимум в 2 раза и уменьшения времени на получение необходимой информации в 3-5 раз. В целом, это приводит к снижению сроков выполнения проектов и рисков нарушения договорных обязательств по ним на 20-30%.

Апробация работы

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на:

• 4-м, 6-м, 7-м Международных научных семинарах "Компьютерные науки и информационные технологии" (Греция, Патры, 2002г.; Венгрия, Будапешт, 2004г.; Россия, Уфа-Ассы, 2005г.);

• 8-ой Международной конференции "Технологии поддержки обучения" (Германия, Берлин, 2002г.);

• Международной научно-практической конференции "Составляющие научно-технического прогресса" (Россия, Тамбов, 2005г.);

• Всероссийской научно-практической конференции "Актуальные проблемы региональной экономики и образования" (Россия, Орел, 2005г.);

• Второй Всероссийской научно-технической конференции с международным участием "Мехатроника, автоматизация, управление" (Россия, Уфа, 2005г.).

Публикации

По теме диссертации опубликовано 13 научных работ, в том числе 10 печатных трудов в тематических сборниках и трудах научно-технических конференций российского и международного значения, 3 зарегистрированные программы для ЭВМ.

Автор благодарит канд.техн.наук, доцента кафедры ВМиК УГАТУ Попова Дениса Владимировича за консультации по вопросам когнитивного моделирования и разработки интеллектуальных систем, а также коллектив учебно-научной лаборатории кафедры ВМиК «Интеллектуальные технологии проектирования сложных систем».

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Разработан комплексный подход к разработке инструментальных программных средств поддержки выполнения проектов, на основе предложенных:

• базового подхода к поддержке выполнения проектов в распределенной среде на основе моделирования коммуникативных процессов;

• системно-когнитивного подхода для поддержки выполнения проектов в распределенном информационном пространстве;

• мультиагентного подхода к моделированию процесса формирования сетевой организационной структуры мультипроектных команд, которые позволяют повысить эффективность выполнения проектов в распределенной среде на основе моделирования коммуникативных процессов.

2. Разработаны модели и методы:

• системно-когнитивные модели жизненного цикла научной, образовательной и инновационной деятельности мультипроектной команды;

• метод формирования сетевой организационной структуры мультипроектной команды;

• метод решения задачи о назначениях в мультипроектной команде по областям компетенции относительно задач;

• модели мультиагентной системы в целом и её интеллектуальных агентов, которые являются основой при разработке инструментальных программных средств поддержки выполнения проектов в распределенном информационном пространстве.

3. Разработаны алгоритмы:

• обобщенный алгоритм формирования сетевой организационной структуры в процессе выполнения графика работ по проекту, а также требования к реализации алгоритма, основанные на принципах самоорганизации;

• алгоритм поведения интеллектуального агента, которые обеспечивают мультиагентное моделирование коммуникативных процессов в мультипроектных командах.

4. Разработаны инструментальные программные средства, реализованные в составе рабочего прототипа интернет-комплекса поддержки выполнения проектов фундаментальных исследований сложных систем, в том числе:

• модели мультиагеитиой системы в целом и её интеллектуальных агентов;

• прототип взаимодействия интеллектуальных агентов;

• экспертная система когнитивного моделирования сложных систем, которые показывают работоспособность предложенного подхода и позволяют провести компьютерное моделирование коммуникативных процессов, протекающих в мультипроектных командах.

5. На основе проведенного анализа предложенного алгоритма установлено, что, при последовательной (однопроцессорной) реализации, порядок его временной сложности является полиномиальным. Он сопоставим с порядком временной сложности классического решения задачи о назначениях венгерским методом целочисленного линейного программирования. Однако, предложенный алгоритм обладает естественным параллелизмом, в результате чего, при многопроцессорной реализации, порядок его временной сложности является линейным по отношению к количеству решаемых задач при формировании сетевой организационной структуры мультипроектной команды. На рассмотренных примерах это привело к повышению быстродействия алгоритма в 2-3 раза.

6. Внедрение результатов работы осуществлено в ФГУП БПО «Прогресс» - в процессе выполнения конструкторских проектов для повышения эффективности взаимодействия исполнителей, в НИЧ УГАТУ при выполнении научно-исследовательских и хоздоговорных работ, в т.ч. совместных с иностранными партнерами, а также в учебном процессе УГАТУ при выполнении магистерских, дипломных и курсовых работ. Результаты использования показывают повышение эффективности мультипроектной работы исполнителей при применении предложенного комплексного подхода: повышение производительности труда более чем на 20%, уменьшение временных затрат на непроизводственные коммуникации минимум в 2 раза; уменьшение времени на получение необходимой информации в 3-5 раз; снижение сроков выполнения проектов и рисков нарушения договорных обязательств по ним на 2030%.

1. Виттих В.А., Скобелев П.О. Разработка мультиагентной системы для моделирования процессов принятия решений в компаниях с сетевой организацией / Труды 16 Международного конгресса ИМАКС-2000. -Лозанна, Швейцария, 2000.

2. Туровец О.Г., Родионова В.Н. Теория организации: Учеб.пособие. М.: Издательство «РИОР», 2004.

3. Колокнева М.В. Шпаргалка по теории организации: Учеб.пособие.-М.: ТКВелби, 2005.

4. Новиков Д.А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. -М.: Фонд «Проблемы управления», 1999.

5. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Механизмы взаимодействия в сетевых структурах / Труды Международной научно-практической конференции «Современные сложные системы управления». -Липецк: ЛГТУ, 2002.

6. Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН, 2003.

7. Развитие менеджерских навыков (регулярный менеджмент) / ЗАО «ЭКОПСИ Консалтинг», 2005. (http:// www. ecopsy. ru/ files/ devs02.php)

8. Управление проектами: Учебное пособие для студентов, обучающихся по специальности «Менеджмент организации» / И.И. Ма-зур, В.Д. Шапиро, Н.Г. Ольдерогге; под общ.ред. И.И. Мазура. -3-е изд. -М.: Омега-Л, 2005. -664 с.

9. Материалы научно-технического семинара «Многоагентные системы, управление знаниями и интеллектуальные предприятия», 2004. (www.raai.org/razrabotki/ips2004/resurs/sem2004.html)

10. Сенге П.М. и др. Танец перемен: новые проблемы самообучающихся организаций/ Пер. с англ. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2003.

11. Тарасов В.Б. Самообучающиеся предприятия / Проблемы управления и моделирования в сложных системах: труды VI международной конференции,- Самара: СЦН РАН, 2004. -С. 113-122.

12. Сенге П. Пятая дисциплина. Искусство и практика самообучающейся организации: Пер. с англ. -М.: ЗАО «Олимп-бизнес», 1999.

13. Официальный сайт Российской ассоциации искусственного интеллекта, 2005. (www.raai.org)

14. Мамагулашвили Д.И., Глушков А. В., Шорохов Ю.И. Организационное поведение / Учебное пособие для студентов экономических факультетов. -М.: ПЕР СЕ, 2000.

15. Лапидус В.А. Проактивная компания. Модели менеджмента / Сертификационный методический центр «Приоритет», 2005. (www. centerprioritet.ru/ articles/ proactive.htm)

16. Макаренко А.П. Теория и история кооперативного движения: Учебное пособие для студентов кооперативных учебных заведений. -М.: ИВЦ «Маркетинг», 1999.

17. Брайнес С.Н., Свечинский В.Б. Принципы организации сложных биологических систем управления. -М.: Наука, 1967.

18. Бернштейн H.A. Пути развития физиологии и связанные с ними задачи кибернетики. Биологические аспекты кибернетики. -М.: Наука, 1969.

19. Михеев В.Н., Пужанова Е.О. Технология самоорганизации команды менеджмента проекта: Системный подход, (http:// www. pmsoft. ru/ doc/ Practicle/ Pub/ General/ Pub 12. asp)

20. Шикин E.B., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении: Учеб.пособие. 2-е изд., испр. - М.: Дело, 2002.

21. Гагин Т.В., Бородина С.С. Как выделить главное: принципы Конфайнмент-моделирования, 2004. (http:// www.gagin.org / index.php?art= 18)

22. ГОСТ Р ИСО 9000-2001. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. -М.: ИПК «Издательство стандартов», 2001.24. de.uspu.ru/ Technologyandentreprise/ Metodes/ DPP/ F/ 07/ 1/ dist-cons/www.dist-cons.ru/ modules/ qualmanage/ section2.html

23. PMBOK® Guide 2000 Edition.

24. Балангин E.C., Юдашева В.Г. "Международные стандарты ISO серии 9000-2000", Москва, 2003.27. http:// www. interface, ru/ fset. asp? UrW interface/ news/ pr021220759. htm

25. Snee R.D. Why Should Statisticians Pay Attention to Six Sigma? An examination for their role in the six sigma methodology // Quality Progress,1999, September, p. 100-103. (http:// qualityprogress. asq. org/ qp/ 0999 statroundtable.html)

26. Кейн В.Э. Воспроизводимость процесса // Курс на качество, 1992, №2.-С. 87-114.

27. Harry M.J. Six Sigma: A Breakthrough Strategy for Profitability // Quality Progress, 1998, May, p. 60 — 64. (Пер.: Методы менеджмента качества, 2000, № 6. -С. 8-14.)

28. Munro R.A. Linking Six Sigma with QS-9000 // Quality Progress. —2000. — May. (http://qualityprogress.asq.org/qp/0500munro.html)

29. Горнев В.Ф. ТУРБО-технологии технологии и методология интеллектуальных производств» / Электронная библиотека кафедры РК-9 МГТУ им. Баумана, 2005. (www.rk9.bmstu.ru)

30. ТУРБО-технологии / Интернет-портал для управленцев, 2005. (www.management. com.ua)

31. Knowledge Management / Knowledge Management Forum Conference Center, 2005. (www.lcm-forum.org)

32. Концепция моделирования игры виртуального футбола / Футбол роботов: виртуальная лига, 2005. (http://www.lceldysh.ru/pages/robosoccer)

33. Managing Content and Knowledge GE Case Study / Knowledge Sharing Network, 2005. (www.apqc.org)

34. Кузнецов В.П., Раков М.А. Самоорганизация в технических системах. -К.: Наукова Думка, 1987.

35. Завадский К.М. К проблеме прогресса живых и технических систем». -JL: Наука, 1970.

36. Эшби У.Р. Принципы самоорганизации. -М.: Мир, 1966.

37. Cleland D.I. Strategic Management of Teams. John Wiley & Sons, Inc., New York, 1996. pp. 292.

38. Cleland D.I., Project Management: Strategic Design and Implementation. New York, NY: McGraw Hill Publishing Company Inc., 1999, pp.560.

39. Verma V., Managing the Project Team. The Human Aspects of Project Management. V.3, Pennsylvania, PA: PMI, 1997. - pp.296.

40. Михеев B.H. Современная команда менеджмента проекта / ComputerWorld. Директору информационной службы, Май 2001. С. 14-21.

41. ICB IPMA Competence Baseline. Version 2.0. IPMA Editorial Committee: Caupin G., Knopfel H., Morris P., Motzel E., Pannenbacker O. Bremen: Eigenverlag, 1999. - pp.112.

42. Михеев В.Н. Проектный Менеджмент для проектно-ориентированных компаний. «Консалтинг», № 1-2, 2002, с. 16-27.

43. Дитхелм Г. Управление проектами. В 2 т. -СПб.: Издательский дом «Бизнес-пресса», 2003. T.I. Основы. -400 с. Т.П. Особенности. -288 с.

44. Гультяев А.К. MS Project 2002. Управление проектами. Русифицированная версия: Практическое пособие. -СПб.: КОРОНА принт, 2003. -592 с.

45. Йордон Э. Путь камикадзе. Как разработчику программного обеспечения выжить в безнадежном проекте. -М.: ЛОРИ, 2001. 256 с.

46. О'Коннэл Ф. Как успешно руководить проектами. Серебряная пуля: Пер.с англ. -М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2003. -288 с.

47. Пайрон Т. Использование Microsoft Project 2002. Специальное издание. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. -1184 с.

48. Шафер Д.Ф., Фатрелл Р.Т., Шафер Л.И. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимуме затрат. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. -1136 с.

49. Directory of Project Management Software / Project Management Center «Infogoal», 2005. (http:// www.infogoal.com/pmc/pmcswr.htm)

50. Официальный сайт компании Microsoft, (http:// www. microsoft. com)

51. Specialized Web-Based Business Software Directory / Websystems Inc., 2005. (http://www.project-management-software.org)

52. Официальный сайт компании Primavera Systems, Inc. (http:// www.primavera. com)

53. Попов Д.В. О научно-методическом и организационно-техническом обеспечении трансфера учебно-научно-инновационных технологий / Глобальный научный потенциал: Международная заочная научно-практическая конференция. -Тамбов, 2005.

54. Попов Д.В., Никифоров П.Н. О внедрении принципов всеобщего управления качеством в ВУЗе // Проблемы качества образования: Материалы XIII Всероссийской научно-методической конференции. -Уфа-Москва, 2003.-С. 91.

55. Богданова Д.Р., Попов Д.В. Самообучающаяся организация: свойства и характерные особенности / Принятие решений в условиях неопределенности: Межвузовский сборник научных трудов. Выпуск 3.-Уфа: УГАТУ, 2005.

56. Попов Д.В., Богданова Д.Р. Анализ методов повышения эффективности работы предприятия / Принятие решений в условиях неопределенности: Межвузовский сборник научных трудов. Выпуск 3. -Уфа: УГАТУ, 2005.

57. Попов Д.В. Технология адаптивного моделирования по данным пассивного эксперимента для интеллектуального анализа данных / Принятие решений в условиях неопределенности: Межвузовский научный сборник. -Уфа: Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т, 2002. -С. 38-44.

58. Брейем Б.Дж. Создание самообучающейся организации. -СПб.: Издательский Дом «Нева», 2003. -128 с.

59. Хьелл JL, Зиглер Д. Теории личности. -3-е изд. -СПб.: Питер, 2004. -607 с.

60. Красовский Ю.Д. Архитектоника организационного поведения: Учебное пособие для вузов. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. -334 с.

61. IDEF Structured Systems Analysis Diagrams (IDEF0, IDEF1, IDEF1X, IDEF3, IDEF4, IDEF5, IDEF9, BPR). (www.idef.com)

62. Дилтс P. НЛП:управление креативностью. -СПб.:Питер, 2003.416 c.

63. Шафер Д.Ф., Фатрелл Р.Т., Шафер Л.И. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимуме затрат. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. -1136 с.

64. Сафин В.Ф. Самоопределение личности: теоретические и эмпирические аспекты исследования: Монография. -Уфа: Гилем, 2004. -258 с.

65. Шемакин Ю.И. Семантика самоорганизующихся систем. -М.: Академический проект, 2003. -176 с.

66. Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. Princeton. University Press, 1976.

67. Kosko B. Fuzzy Cognitive Maps. Int. Journal Man-Machine Studies, 24: 65-75, 1986.

68. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М.: Наука, 1986.-496 с.

69. Pappis С.Р., Sugeno М. Fuzzy Relational Equations and the Inverse Problem. Fuzzy Sets and Systems. 15, 1985, 79-90.

70. Pedrycz W. Fuzzy Models and Relational Equations// Math. Modeling. 1987. - №9. - p. 427-434.

71. Аноприенко А.Я. Расширенный кодо-логический базис компьютерного моделирования / В кн. "Информатика, кибернетика и вычислительная техника (ИКВТ-97). Сборник научных трудов ДонГТУ." Выпуск 1. Донецк, ДонГТУ, 1997, с. 59-64.

72. Шередеко Ю.Л. Психологический механизм решения задач / В кн. "Вопросы когнитивно-информационной поддержки постановки и решения новых научных проблем" Сб. научн. тр./ HAH Украины. Ин-т кибернетики им. В.М.Глушкова. Киев, 1995, с. 147-158.

73. Лакофф Дж. Когнитивная семантика // Язык и интеллект. М.: Прогресс, 1996. С.143-184.

74. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

75. Тененев В.А., Якимович Б.А., Паклин Н.Б. Оптимальное управление детерминированными и нечеткими системами // Вестник Иж-ГТУ. Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2003. - Вып. 1. - С. 35-40.

76. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: Учебное пособие для высших учебных заведений. Изд. 2-е, перераб. и доп. -М.: Логос, 2001.-296 с.

77. Кулинич A.A. Когнитивная система поддержки принятия решений «Канва»// Программные продукты и системы. №3, 2002 г.

78. Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. -СПб.: БХВ-Петербург, 2003. -736 с.

79. В.И. Максимов, Е.К. Корноушенко, С.В. Качаев. Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений / Распределенная конференция "Технологии информационного общества 98 Россия".

80. Попов Д.В. Технология адаптивного моделирования по данным пассивного эксперимента для интеллектуального анализа данных / Принятие решений в условиях неопределенности: Межвузовский научный сборник. -Уфа: УГАТУ, 2002. -С.38-44.

81. Ю1.Ризванов Д. А. Системное моделирование социально-экономических процессов в регионе. Пенза: Приволжский дом знаний, 2003.

82. Lewis J.P. Project Planning, Scheduling, and Control: A Hands-On Guide to Bringing Projects in on Time and on Budget, rev ed. Chicago, IL: Irwin, 1995. -pp.2-3.

83. Научные работы: Методика подготовки и оформления / Сост. И.Н. Кузнецов. Мн.: Амалфея, 1998. -272 с.

84. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. -СПб.: БХВ-Петербург, 2003. -736 с.

85. В.И. Максимов, Е.К. Корноушенко, С.В. Качаев. Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений / Распределенная конференция "Технологии информационного общества 98 Россия". -М., 1998.

86. Online articles on Web Services and Service-Oriented Architectures, 2005. (www.service-architecture.com)

87. Адаменко А., Кучуков А. Логическое программирование и Visual Prolog. СПб: BHV, 2003.

88. Миронов B.B., Юсупова Н.И. XML-технологии в базах данных. Учебное пособие. / Уфимский государственный технический университет-Уфа: УГАТУ, 2004. -182 с. (Гриф УМО)

89. Resource Description Framework (RDF) Model and Syntax Specification W3 С Recommendation 22 February 1999.116. http://www.w3.org/TR71999/REC-rdf-syntax-19990222/

90. RDF/XML Syntax Specification (Revised). W3C Working Draft 23 January 2003. http://www.w3.org/TR/rdf-syntax-grammar/

91. Официальный сайт WWW Consortium, (www.w3.org)

92. Дьяконов В., Круглов В. MATLAB. Анализ, идентификация и моделирование систем. Специальный справочник. -СПб.: Питер, 2002. -448 с.

93. Дж. Дэбни, Т. Харман Simulink 4. Секреты мастерства. Москва: Бином-Пресс, 2003.

94. Официальный сайт разработчика системы MATLAB фирмы MathWorks. (http://www.mathworks.com/)

95. Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник. -СПб.: Питер, 2001. -480 с.

96. Дьяконов В.П. Компьютерная математика. Теория и практика. -М.: Нолидж, 1999. -1296 с.